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Cómo se utiliza la selección aleatoria en la investigación

Cuando los investigadores necesitan seleccionar una muestra representativa de una población más grande, a menudo utilizan un método conocido como selección aleatoria. En este proceso de selección, cada miembro de un grupo tiene las mismas posibilidades de ser elegido como participante en el estudio.

Selección aleatoria frente a asignación aleatoria

¿En qué se diferencia la selección aleatoria de la asignación aleatoria? La selección aleatoria se refiere a cómo se extrae la muestra de la población como un todo, mientras que la asignación aleatoria se refiere a cómo se asignan los participantes a los grupos experimentales o de control.

Es posible tener tanto selección aleatoria como asignación aleatoria en un experimento. Imagina que utilizas una selección aleatoria para atraer a 500 personas de una población para que participen en tu estudio.

Luego usa la asignación aleatoria para asignar 250 de sus participantes a un grupo de control (el grupo que no recibe el tratamiento o la variable independiente) y asigna 250 de los participantes al grupo experimental (el grupo que recibe el tratamiento o la variable independiente) . ¿Por qué los investigadores utilizan la selección aleatoria? El propósito es aumentar la generalización de los resultados.

Al extraer una muestra aleatoria de una población más grande, el objetivo es que la muestra sea representativa del grupo más grande y sea menos probable que esté sujeta a sesgos.

Factores involucrados

Imagine que un investigador está seleccionando personas para participar en un estudio. Para elegir a los participantes, pueden elegir personas que utilicen una técnica que sea el equivalente estadístico del lanzamiento de una moneda.

Podrían comenzar usando una selección aleatoria para elegir regiones geográficas de las cuales atraer a los participantes. Luego, podrían usar el mismo proceso de selección para elegir ciudades, vecindarios, hogares, rangos de edad y participantes individuales.

Otra cosa importante para recordar es que las muestras más grandes tienden a ser más representativas porque incluso la selección aleatoria puede conducir a una muestra sesgada o limitada si el tamaño de la muestra es pequeño.

Cuando el tamaño de la muestra es pequeño, un participante inusual puede tener una influencia indebida sobre la muestra en su conjunto. El uso de un tamaño de muestra mucho mayor tiende a diluir los efectos de los participantes inusuales y evita que distorsionen los resultados.

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